Come può un'organizzazione iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico?
Sblocca il potere di AI e ML: una guida passo passo per le organizzazioni per iniziare | Articolo
"Potenzia l'evoluzione della tua organizzazione: strategie pratiche e approfondimenti per avviare il viaggio verso l'intelligenza artificiale e il machine learning"
Sei pronto a portare la tua organizzazione al livello successivo con la potenza dell'intelligenza artificiale e del machine learning? Il mondo sta cambiando rapidamente e la tecnologia è in prima linea. AI e ML non sono più solo parole d’ordine; sono strumenti che possono aiutare la tua azienda a semplificare i processi, prendere decisioni migliori e migliorare l'esperienza del cliente. L'intelligenza artificiale e il machine learning offrono numerosi vantaggi, ma iniziare può sembrare scoraggiante. Questo articolo esplorerà come iniziare il tuo percorso verso l'intelligenza artificiale e il machine learning, dalla comprensione delle nozioni di base all'implementazione all'interno della tua organizzazione. Quindi allacciati le cinture e preparati a sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale e del machine learning per far avanzare la tua attività.
Sbloccare i segreti del futuro: demistificare il potere dell'intelligenza artificiale (AI)
Esploriamo la trama principale: Story Line
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno rapidamente cambiando il panorama aziendale e le organizzazioni che abbracciano questa tecnologia saranno quelle che prospereranno in futuro. I vantaggi dell'incorporazione di AI e ML nelle tue operazioni sono numerosi, dall'aumento dell'efficienza e dal risparmio sui costi al miglioramento delle esperienze dei clienti. Le organizzazioni possono liberare tempo e risorse preziose automatizzando le attività di routine per concentrarsi su iniziative più strategiche. Inoltre, gli algoritmi AI e ML possono analizzare grandi quantità di dati, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati e fornendo informazioni che altrimenti non avrebbero potuto scoprire.
Il primo passo verso l'implementazione dell'AI e del ML nella tua organizzazione è comprenderne le nozioni di base. Inizia familiarizzando con la tecnologia e i tipi disponibili di algoritmi AI e ML. Successivamente, esamina cosa stanno facendo le altre organizzazioni del tuo settore con l'intelligenza artificiale e il machine learning e scopri come utilizzano la tecnologia per portare avanti la propria attività. Ciò ti aiuterà a comprendere meglio cosa possono fare l'intelligenza artificiale e il machine learning per la tua organizzazione e quali obiettivi puoi impostare per la tua implementazione.
Successivamente, valutare la tua attuale infrastruttura tecnologica è essenziale per determinare quali modifiche è necessario apportare per supportare l’intelligenza artificiale e il machine learning. Ciò potrebbe comportare l'investimento in nuovo hardware o software o l'aggiornamento dei sistemi esistenti. Potrebbe anche essere necessario assumere nuovo personale o riqualificare i dipendenti esistenti per gestire e utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale e ML.
Una volta compreso cosa devi fare, puoi sviluppare un piano per implementare l'intelligenza artificiale e il machine learning nella tua organizzazione. Questo piano dovrebbe delineare gli scopi e gli obiettivi che desideri raggiungere, le tecnologie che utilizzerai e i passaggi che devi compiere per arrivarci. Ancora una volta, lavorare a stretto contatto con il team e le parti interessate è essenziale per garantire che tutti siano sulla stessa lunghezza d'onda e comprendano i vantaggi dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
In conclusione, l'integrazione di AI e ML nella tua organizzazione può offrire numerosi vantaggi, da una maggiore efficienza e risparmi sui costi a migliori esperienze dei clienti. Inoltre, dedicando del tempo alla comprensione della tecnologia e allo sviluppo di un piano di implementazione, puoi garantire una transizione graduale e raccogliere i frutti dell'IA e del machine learning per gli anni a venire.
Alcuni fatti e statistiche interessanti sull'uso di successo dell'Intelligenza Artificiale nelle organizzazioni:
- Accenture stima che l'intelligenza artificiale possa potenzialmente aumentare la redditività del 38% per le aziende che integrano completamente la tecnologia nelle loro operazioni.
- Secondo un sondaggio di McKinsey & Company, le organizzazioni che hanno adottato l'IA hanno registrato un miglioramento medio della produttività del 45%.
- Gartner prevede che entro il 2024 l'AI creerà 2.3 milioni di posti di lavoro eliminando solo 1.8 milioni di posti di lavoro.
- Un rapporto di PwC afferma che l’intelligenza artificiale può potenzialmente aggiungere 15.7 trilioni di dollari all’economia globale entro il 2030.
- Secondo uno studio Deloitte, il 91% delle organizzazioni che hanno implementato l’intelligenza artificiale hanno riscontrato un ritorno sull’investimento, con un periodo medio di recupero dell’investimento di soli 16 mesi.
- BCG stima che l'AI possa far risparmiare alle organizzazioni fino al 60% sui costi operativi.
- Un sondaggio del Capgemini Research Institute ha rilevato che quasi il 75% delle organizzazioni che implementano l'IA ha registrato un miglioramento significativo della soddisfazione del cliente.
- Accenture stima che l'intelligenza artificiale possa potenzialmente aumentare le entrate del 34% per le organizzazioni che integrano completamente la tecnologia.
- Uno studio di Gartner ha rilevato che entro il 2022 il 40% dei nuovi processi aziendali sarà sviluppato utilizzando l’intelligenza artificiale.
- Lo stesso studio di Gartner prevede che entro il 2023 l’intelligenza artificiale creerà il 60% dei nuovi flussi di entrate delle imprese digitali.
Questi sono solo alcuni esempi di come le organizzazioni utilizzano con successo l’Intelligenza Artificiale. Naturalmente, i risultati effettivi dipenderanno dall'implementazione e dagli obiettivi specifici dell'organizzazione. Tuttavia, l’intelligenza artificiale sta trasformando il panorama aziendale e offre vantaggi significativi a coloro che la abbracciano.
Rivelare il vero potere del progresso: smascherare le meraviglie dell'intelligenza artificiale (AI)
"I dati valgono più del petrolio".
La domanda è: come hai intenzione di estrarre quei DATI? Utilizzando Intelligenza Artificiale e Machine Learning
In questo post del blog, vogliamo affrontare tutti i punti chiave quando si abbraccia l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Le organizzazioni aziendali globali stanno già utilizzando con successo le tecnologie più recenti, tra cui AI e ML, quindi non permettere che la tua azienda rimanga indietro.
"Le aziende guidano i dati"
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Quale problema può essere risolto solo utilizzando AI e ML?
Dati non strutturati — L'80% dei dati nelle organizzazioni non è strutturato. Che cosa significa? I dati sono sparsi ovunque; nessuno sa dove sia e quali set di dati vitali contengano. Allora perché permettiamo un simile spreco? In passato l’organizzazione ha impiegato tempo e risorse per accumulare informazioni. Possiamo sempre utilizzare l'intelligenza artificiale e il machine learning per avere tutti i dati a nostra disposizione a portata di mano.
Comprendere: sarebbe impossibile per un essere umano comprendere un milione di punti di un documento. Pertanto, i dati hanno dovuto essere categorizzati e semplificati ed è stato introdotto un valore di riferimento medio.
AI e ML tratterebbero individualmente ogni singolo punto su un milione. Solo allora emergerebbero molti schemi, fornendo informazioni che gli esseri umani così spesso mancano.Automazione: le aziende innovative utilizzano pienamente i servizi cloud, tra cui l'intelligenza artificiale e il machine learning. Il machine learning può imparare da solo ed è completamente automatizzato. Una volta impostato, te ne dimentichi; anche quello è lì. Ti concentri sul tuo lavoro quotidiano e trai vantaggio dai risultati dei dati. L’automazione è la chiave del successo per qualsiasi organizzazione.
Consistenza – Con Automation in the Cloud, possiamo ottenere una maggiore coerenza e accuratezza dei dati. Successivamente, ciò ridurrà al minimo eventuali errori potenziali. Inoltre, i processi sono semplificati e coerenti senza alcun intervento esterno. Questo è l'obiettivo del nuovo business.
Qualità – L’intelligenza artificiale e il machine learning sono fattori essenziali nella soluzione. Imparano costantemente dai set di dati e da se stessi ed eliminano eventuali discrepanze che potenzialmente possono influire sulla qualità.
La qualità si ottiene con processi coerenti e automatizzati. Questi due ingredienti chiave sono fondamentali per raggiungere la qualità a tutti i livelli.Time Back: il tempo è insostituibile e molto spesso sprecato in lavori noiosi e ripetitivi. Lasciare i compiti creativi agli esseri umani; questo è ciò in cui siamo bravi. Secondo un sondaggio di Forbes del 2017, l’84% dei dirigenti ha affermato che l’intelligenza artificiale e il machine learning danno loro un vantaggio rispetto alla concorrenza perché i loro dipendenti hanno più tempo e sono più intraprendenti.
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La tua infrastruttura è pronta?
L'infrastruttura deve essere pronta sia che si utilizzi un ambiente on-premise, ibrido o cloud. Il primo punto che viene in mente è che ricevere la tecnologia più recente e innovativa non deve essere obsoleto se si gestisce un'infrastruttura vecchia di dieci anni e fornisce passaggi per la trasformazione digitale.
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Passi di fornitura verso il cloud
Il driver per il Cloud Computing è ora molto convincente. La capacità di supportare un business agile attraverso costi controllati e prevedibili, integrandosi e collegandosi facilmente a molti altri servizi. Tenendo presente tutto ciò, l’adozione del cloud richiede una certa pianificazione. Le complesse infrastrutture legacy, la sicurezza e la migrazione dei servizi essenziali per gli azionisti stanno inducendo alcune aziende a considerare il cloud computing come un approccio più tattico che non è completamente integrato nella strategia aziendale complessiva.
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Pensa alla sicurezza
Non deve essere trattato come un ripensamento. È essenziale che venga fatto proprio all'inizio. La protezione dei beni, delle attività, delle risorse, delle infrastrutture e dei set di dati dei Clienti è della massima necessità. Incoraggiamo fortemente i clienti a conformarsi allo standard PCI DSS nel cloud o superiore. Ciò può essere ottenuto utilizzando vari strumenti e monitorando e tenendo costantemente sotto controllo l’ambiente. Questi passaggi eliminano eventuali errori; un giorno l'infrastruttura sarà sicura, ma ciò non significa che sarà protetta domani; qualcuno potrebbe aver commesso uno stupido errore.
Come puoi proteggere l'intera rete dagli attacchi informatici?
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Quali sfide stai affrontando?
Ora che abbiamo trattato i quattro passaggi fondamentali sopra. Pensa alle sfide che stai affrontando ora e a come questi problemi possono essere risolti con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Ad esempio, hai a che fare con grandi volumi di dati non strutturati? Le aziende spesso non sono consapevoli dei propri dati e necessitano di un sistema per analizzare e fornire risposte.
Intelligenza Artificiale -
Ricerca per trovare soluzioni AI e ML adeguate.
Fai qualche ricerca su come altre aziende sono riuscite ad affrontare problemi simili ai tuoi. Quindi, chiedi consiglio ad aziende professionali che si concentrano su Intelligenza Artificiale e Machine Learning nel tuo campo di attività. Possono consigliarti sui passaggi successivi.
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Metti alla prova l'idea – PoC
Non impegnare troppo tempo, fondi e risorse all'inizio. Prova invece l'idea con una prova di concetto (PoC). Stabilire una linea di base e un prototipo e costruire su quello. Nel cloud, questo può essere fatto rapidamente senza troppi impegni.
Proof of Concept - Risparmia tempo e denaro nelle infrastrutture di rete -
Automatizza il più possibile
Le aziende innovative utilizzano pienamente i servizi cloud, tra cui l’intelligenza artificiale e il machine learning. Il machine learning può imparare da solo ed è completamente automatizzato. Te ne dimentichi una volta impostato; anche quello è lì. Ti concentri sul tuo lavoro quotidiano e trai vantaggio dai risultati dei dati. L’automazione è la chiave del successo per qualsiasi organizzazione.
Incorporare AI e ML nelle tue operazioni presenta numerosi vantaggi, da una maggiore efficienza e risparmio sui costi a una migliore esperienza dei clienti.
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Consegna il progetto
Hai lavorato duramente sul tuo concetto. Non aver paura di realizzare la tua idea. Consegnare il progetto; tuttavia, le pieghe potrebbero essere stirate. Questo può essere fatto man mano che ricevi più feedback. Non dimenticare che AI e ML imparano costantemente da soli; più dati fornisci, migliore e più preciso è.
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Apprendimento senza supervisione
Un notevole vantaggio dell'apprendimento non supervisionato è l'utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale (AI) per identificare modelli in set di dati contenenti punti dati che non sono né classificati né etichettati. In altre parole, l'apprendimento senza supervisione consente al sistema di identificare i modelli all'interno dei set di dati. Pertanto, non è necessaria alcuna programmazione o team di persone; L'intelligenza artificiale capirà da sola e fornirà i dati che gli umani hanno perso.
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Controlla i risultati
Puntare alla perfezione e raggiungere i tuoi obiettivi. Pertanto, è essenziale verificare e imparare dai dati forniti dall’intelligenza artificiale e migliorarli.
"L'intelligenza artificiale rende complesso — semplice."
La rivoluzione dell'intelligenza artificiale nella comprensione della lettura: come aumenta le persone e sblocca i dati
“Il percorso per sfruttare l’intelligenza artificiale e il machine learning inizia con un approccio strategico: identificare le sfide aziendali, raccogliere dati di qualità, implementare soluzioni AI scalabili e iterare. È un viaggio di trasformazione, un passo alla volta.'
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Maksimilian Czarnecki
Il post del blog, originariamente scritto in inglese, ha subito una magica metamorfosi in arabo, cinese, danese, olandese, finlandese, francese, tedesco, hindi, ungherese, italiano, giapponese, polacco, portoghese, spagnolo, svedese e turco. Se qualche contenuto sottile ha perso la sua brillantezza, richiamiamo indietro la scintilla originale inglese.
